📰 基于Transformer的嵌入技术在农业领域的问答生成系统中应用 - 生物通
本研究基于CPA-BERT与LSTM-CVA等嵌入技术，面向农业问答生成系统开展研究。通过对KCC通话记录（约3400万条）的分析，构建可回答植物保护、病虫害、市场信息等问题的知识库，并实现高度情境化的文本表示。研究进一步通过对查询和答案中的关键特征进行优先处理，提升了系统在相关响应上的准确性与时效性。
研究结果显示，在3400万真实农民查询中，该系统的准确率达98.04%、F1分数97.98%，平均响应时间缩短至3.16秒，显著提升信息服务的效率与精准度。该研究强调开放数据和可重复使用的知识库对于为农民提供及时植物保护建议、支持决策的重要性，促进农业可持续发展。
🏷️ #农业问答 #深度学习 #自然语言处理 #印度农业 #实时决策
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📰 基于Transformer的嵌入技术在农业领域的问答生成系统中应用 - 生物通
本研究基于CPA-BERT与LSTM-CVA等嵌入技术，面向农业问答生成系统开展研究。通过对KCC通话记录（约3400万条）的分析，构建可回答植物保护、病虫害、市场信息等问题的知识库，并实现高度情境化的文本表示。研究进一步通过对查询和答案中的关键特征进行优先处理，提升了系统在相关响应上的准确性与时效性。
研究结果显示，在3400万真实农民查询中，该系统的准确率达98.04%、F1分数97.98%，平均响应时间缩短至3.16秒，显著提升信息服务的效率与精准度。该研究强调开放数据和可重复使用的知识库对于为农民提供及时植物保护建议、支持决策的重要性，促进农业可持续发展。
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